[IEEE EMBS] MINeD Graphs from time-resolved functional Brain Connectomics

[Thmmy.gr portal]

  Thmmy.gr portal
   Forum
   Downloads
   Ενεργ. Λογαριασμού
   Επικοινωνία
  
  Χρήσιμα links
   Σελίδα τμήματος
   Βιβλιοθήκη Τμήματος
   Elearning
   Φοιτητικά fora
   Πρόγραμμα Λέσχης
   Πρακτική Άσκηση
   Ηλεκτρονική Εξυπηρέτηση Φοιτητών
   Διανομή Συγγραμμάτων
   Ψηφιακό Καταθετήριο Διπλωματικών
   Πληροφορίες Καθηγητών
   Instagram @thmmy.gr
   mTHMMY
  
  Φοιτητικές Ομάδες
   ACM
   Aristurtle
   ART
   ASAT
   BEAM
   BEST Thessaloniki
   EESTEC LC Thessaloniki
   EΜΒ Auth
   IAESTE Thessaloniki
   IEEE φοιτητικό παράρτημα ΑΠΘ
   SpaceDot
   VROOM
   Panther
  

THMMY.gr Web

Helios_MultiScribbles2SMF Default ThemeSMFone_Blue

[Ανεβάζετε τα θέματα των εξετάσεων στον τομέα Downloads]

Είσαι πρωτοετής;... Καλώς ήρθες! Μπορείς να βρεις πληροφορίες εδώ. Βοήθεια για τους καινούργιους μέσω χάρτη.

Κατεβάστε εδώ το Android Application για εύκολη πρόσβαση στο forum.

Ανεβάζετε τα θέματα των εξετάσεων στον τομέα Downloads με προσοχή στα ονόματα των αρχείων!

[elektra]

Invited Lecture | Thursday 24 November 2016 , 18.00  @KEDEA AUTh

The concept of functional connectivity is central for understanding the synergistic behavior of brain regions which form distributed networks. With the fast advancement of neuroimaging techniques and the subsequent development of sophisticated signal-analytic methodologies, connectivity can nowadays be assessed in various ways. Often, the descriptive power of graphs is exploited by turning connectivity measurements into graph topologies.

Tracking brain's self-organization on a millisecond-by-millisecond basis is feasible using signals from fast modalities like EEG/MEG and ECoG. It requires efficient signal-processing algorithms for producing quasi-instantaneous functional/effective connectivity estimates and entails the additional challenge of producing an enormous number of graphs the study of which calls for delicate, customized, signal processing techniques for streaming graph-data.

Single connectivity graphs (CGs) can be thought of as connectivity snapshots describing short-lived brain states. It is the spatiotemporal evolution of the underlying network dynamics that must be systematically organized so as to mine the semantics of cognition. Understanding how MIND ‘‘emerges’’ in the brain converges to relate the occurrence of connectivity snapshots with brain states and responses. In turn, novel dynamic signatures can be derived from the time-indexed CGs offering potential alternatives to current mind-reading technology and to the diagnosis of cognitive impairments.

Here, we review our signal-analytic framework for handling graph timeseries, introduce its recent adaptation towards the analysis of multiplex networks and demonstrate its use with ECoG data from Neurotycho Project (http://neurotycho.org/).

More details: http://neuroinformatics.gr/research/publications
Facebook Event: https://www.facebook.com/events/359765044371185/

[elektra]

Αύριο στις 6 μ.μ.

[elektra]

Εφτασε η μέρα 

Σήμερα στις 6 μ.μ. στο ΚΕΔΕΑ! 

#neuroinformatics #brainconnectomics #minedgraphs